社内AI 開発を効率化

AI開発プラットフォーム

MENOUのAI開発プラットフォームはAIの専門知識を必要としない画像AI開発のための統合開発環境です。複雑な検査・検品・点検ソフトウェアをプログラミングすることなく、チームで効率的に開発することを可能にします。
画像の管理、アノテーション、学習モデルの設計、学習と最適化、さらにはラインでの推論実行、運用を1つのプラットフォームで実現し、AIの内製化を促進します。※特許出願中

検査AIを開発から運用まで内製化し、80%工数削減

THE SOLUTION FOR AI VISUAL INSPECTION

AIによる画像検査を開発するには、ディープラーニングのスキルを持ったエンジニアに加え、ソフトウェアエンジニアを必要とします。

さらに、検査画像を学習させるアノテーション作業も非常に煩雑です。

ソフトウェアを開発して終わりではありません。ラインに組み込み、精度や速度を確認しながらチューニングも必要です。

しかし、MENOUのAI開発プラットフォームを用いることで、AI開発に関する工程が大幅に短縮できます。画像の管理やAIモデルの管理はもちろんのこと、アノテーション作業の自動化もMENOUでは可能です。

最適化したAIをライン展開するのも追加開発不要です。運用ツールが現場の搬送装置や、スイッチ、カメラなどと連携し、そのまま運用可能なシステムとなります。

従来のAI開発

  • 学習用の画像枚数が多数必要 
  •  アノテーションは別ソフト 
  • Pythonの知識が必要
  • OCR等のルールベース画像処理に非対応
  • コンベヤーやカメラなどの接続が面倒
  • 導入後のメンテナンスが大変

MENOUによるAI開発

  • 多段階AIにより少量の画像枚数での学習が可能 
  •  スマートアノテーション機能搭載 
  • ノーコードでAI構築
  • ルールベース処理も実装可能
  • カメラやPLCとの連携機能豊富
  • 導入後の追加学習、モデル更新が簡単

MENOU AI開発プラットフォーム

AI DEVELOPMENT PLATFORM MENOU

開発ツール

MENOU-TE

撮像した画像から欠陥や特徴のアノテーションを行い、AIモデルの設計が一つのソフトウェアで行えます。多段階のAIを設計することで、きめ細かで、精度の高いAIを少ない画像数で構築することが可能です。最適化や画像の管理もソフトウェアの切り替えなく、OCR等のルールベースの推論をAIに組み込むことができます。
学習結果の確認や、最適化なども同じソフトウェア内で行えるため、精度向上もスムーズに行えます。
≫詳しくはこちら

運用ツール

MENOU-RN

MENOU-RNは学習済みAIによる推論と周辺装置の連携を高速に行うことに特化したソフトウェアです。
推論結果に基づいて、カメラやコンベヤー、排出装置などの制御を接続するだけで行うことができます。追加のコーディングが不要なため、構築したAIを即ラインに導入することが可能になります。Basler、オムロンセンテック、キーエンスVJの他、汎用UVCやフォルダ監視取込などあらゆるデータ取得形式に対応しています。
≫詳しくはこちら

プログラミング経験不要

初めての方でもわかりやすい直観的なUIで、マウスを使ってAI開発を進められます

少ない枚数で学習完了

何百枚もの画像は不要です。最低2枚からでも学習を始め、精度を確かめながら枚数を増やすことができます

高精度・高速

10ピクセル程度の微小な領域でも特定でき、推論は毎秒10件の速度で実行できます

複雑な検査も開発可能

複数のAIタスクを連結するタスクコネクション機能により複雑で多様な検査が可能です

検査条件は数値で指定

AIの推論結果に基づく最終的な検査OK/NGは面積や個数など数値による設定が可能です

ルールベース画像処理・OCR

AIに加えて、ルールベース画像処理を組み合わせたり、OCR機能を組み合わせることも可能です

カメラ連携

USBの標準カメラから直接画像を取り込むことができ、オムロン、キーエンス、Basler製カメラにも対応しています

説明性の高いAI

具体的な指示をAIにし、検査条件を決められるためブラックボックス化せず、保守性の高いシステムが構築できます

選別・搬送装置との連携

IO出力やPLC出力により選別装置やピッキングロボットと連携、検査ラインをAIに連動できます

トレーサビリティ向上

検査した画像の保存・検索ができるため、品質向上に加えトレーサビリティも向上します

カスタマーサポート

開発中やライン導入後も、AI、撮像、システム開発などさまざまなサポートが得られます

ユーザーコミュニティ

公式オンラインコミュニティで気軽に質問し、使い方のコツなどがわかります

価格体系

PRICING

トライアル
ライセンス

30日間 0

 

  • 開発ツール利用可能(一部機能)
  • バージョンアップ無制限
  • ユーザーフォーラム
  • 初期導入費 0円

スタンダード
ライセンス

年間 60 万円(税抜き)

 

  • 開発ツール利用可能(フル機能)
  • 運用ツール利用可能
  • バージョンアップ無制限
  • カスタマーサポート
  • ユーザーフォーラム
  • 別途初期導入費125万円

開発ツール MENOU-TE

AI DEVELOPMENT TOOL

タスクコネクション機能

多段階AIを実現するタスクコネクション機能により精度と速度を両立することができます。異なる解像度や視野の学習、さらには異なるタスク(分類とセグメンテーション、ルールベースなど)を組み合わせ、検査対象に最適なAIを開発することが可能です。
※特許出願中

タスクコネクション

スマートアノテーション機能

アノテーション作業は、多くの労力がかかりますが、MENOU-TEはアノテーション機能もスマートです。AIの推論結果をアノテーションデータに利用したり、自動色塗りや、スーパーピクセルなどにより、ピクセル単位の学習であっても効率的な作業が可能です。
※特許出願中

多種のディープラーニング

教師なし学習(良品学習)、教師あり学習のどちらもプラットフォーム内で混在可能です。画像全体からの分類(Classification)、ピクセル単位の領域検出(Segmentation)という様々なディープラーニング手法を同時に使用することで、最適な構成を実現することができます。

OCR等のルールベース機能

ディープラーニングでは解決できない検査については、ルールベースの判断も組み合わせることができます。文字の判読、測長、面積評価等、定量解析もモデル内にノーコードのまま組み込むことができます。さらにスクリプト機能により、過去の資産や、より複雑なアルゴリズムも組み込めます。

運用ツール MENOU-RN

AI INSPECTION TOOL

カメラ接続

カメラを繋ぐだけですぐに画像の取り込みが可能です。様々なメーカーのセンサデバイスに対応しており、Basler、オムロンセンテック、キーエンスVJカメラ、汎用UVC、フォルダ監視取込などあらゆるデータ取得形式に対応しており、追加開発不要で開発したAIをそのまま実行可能です。

I/O制御機能

汎用IOを利用してベルトコンベアやロボットとの連携も簡単に行うことが可能です。各種メーカーのPLC通信機能も順次対応しており、開発コストが多くかかっていた排出装置との連携もスムーズに実現可能です。こまめな設定変更も容易に行えるため仕様変更やタイミング調整も効率的です。

お客様の声

CUSTOMER TESTIMONIALS

“早く知っていたら現場で使えない画像検査装置を購入せずに済んだのに…”
“検査AIの開発から現場導入まで一連のソフトでできるのは非常にありがたい”
“AIを作った後の課題もシームレスに解決できる”
“AI開発から現場導入までを柔軟にアジャイル開発できる”
“失敗しやすい外注開発を内製化できるため投資の決断が行いやすい”

“私自身もいろいろなコツを覚えてきたので、AI開発を楽しんでいます”(株式会社三和 取締役執行役員 岡村智大様)の事例はこちら

MENOUによるAI開発の流れ

HOW TO DEVELOP AI INSPECTION

1. インストール

MENOU-TEのインストール

こちらのリンクから必要情報をご記入ください。ダウンロードリンクからWINDOWS用アプリケーションをダウンロードし、インストールしてください。学習や推論速度のため、GPU搭載パソコンをお勧めします。1カ月無料でご使用できます。

2. 撮像・AI構築

撮像

画像検査を行うための画像を撮影します。なるべく欠陥や不良部位が安定して撮像できるように照明やカメラの選定を行い、画像を整えます。撮像が困難なワークなどは、MENOU社による技術サポートも行っております。検出したい特徴を持つ画像はなるべく多い方が精度が得られますが、5~6枚から学習することが可能です。

AI設計

開発モジュールであるMENOU-TEを起動します。検出対象を検出する手順をタスクコネクション機能を用いて設定します。分類、領域検出のAIタスク、OCR、その他ルールベースのタスクなどを人間の思考と同じように組み合わせます。必要に応じて画像の解像度を下げたり、輪郭補正などの前処理も行えます。

アノテーション

MENOU-TE上で続けてアノテーションを行います。画像から、検出したい対象にマーキングします。複数のタスクを組み合わせた場合には、それぞれのタスクに対して、AIが学習すべき特徴を教示します。

3. 最適化

学習

撮像した画像とアノテーションしたデータをAIに学習させます。学習パラメーターは細かくセットすることも可能ですが、デフォルト設定のままでもすぐに実行することが可能です。データが学習するまでの経緯も画面に随時表示され、進捗がわかります。

評価

学習が終わったAIを評価します。必要な精度に達しているかどうかをMENOU-TEの画面で直接コンフュージョン・マトリクス (混合行列)を確認することができます。

最適化

評価結果に基づいて精度向上、高速化を行います。意図しない推論を行った画像があれば、ヒートマップを確認して、アノテーションやモデルの見直しを行いましょう。追加学習機能も用意してますので、追加のデータにより精度を高めることも可能です。

4. 運用

ライン展開

運用可能なAIが構築できたら、ラインに展開します。カメラやコンベヤーと接続するためにMENOU-RNをインストールしたPCに開発したAIモデル実行させます。

メンテナンス

ライン展開後、想定外の欠陥が発生したり、設計変更による検査基準の修正が発生することもあります。MENOU-TEを起動しなおし、タスクコネクション機能を用いてAIモデルを修正し、追加学習を行うことで対応可能です。